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复杂网络中的社团划分算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第8-10页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题的背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 内容组织第13-14页
第二章 社团发现算法概述第14-27页
    2.1 复杂网络的研究历史第14-15页
    2.2 社团划分问题的定义第15-18页
        2.2.1 复杂网络中的社团第15-16页
        2.2.2 社团的定义第16-17页
        2.2.3 模块度 Q第17-18页
    2.3 社团划分算法分类第18-19页
    2.4 Kernighan-Lin 算法第19-20页
        2.4.1 算法描述第19-20页
    2.5 GN 算法第20-22页
        2.5.1 算法描述第20-21页
        2.5.2 算法讨论与演变第21-22页
    2.6 Newman 快速算法第22-24页
        2.6.1 算法描述第23页
        2.6.2 算法讨论与演变第23-24页
    2.7 连边社团检测算法第24-25页
        2.7.1 算法描述第25页
    2.8 本章小结第25-27页
第三章 网络中心节点发现研究第27-38页
    3.1 网络节点重要性指标第27-31页
        3.1.1 聚类系数第27-28页
        3.1.2 环路系数第28-29页
        3.1.3 介数中心度第29-30页
        3.1.4 接近中心度第30-31页
    3.2 网络中心节点发现算法第31-33页
        3.2.1 K-Shell 分解第31-33页
        3.2.2 PageRank 算法第33页
    3.3 各算法分析与比较第33-37页
        3.3.1 算法复杂度分析第34页
        3.3.2 算法仿真效果比较第34-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 基于虚拟力的社团划分算法第38-47页
    4.1 虚拟力引入第38-41页
        4.1.1 虚拟引力第38-39页
        4.1.2 虚拟斥力第39-40页
        4.1.3 合力第40-41页
    4.2 虚拟力算法介绍第41-44页
        4.2.1 算法预期处理第41-42页
        4.2.2 算法演化阶段流程描述第42-43页
        4.2.3 算法社团发现流程描述第43-44页
    4.3 算法复杂度分析第44-45页
        4.3.1 索引式存储结构第44-45页
        4.3.2 复杂度分析第45页
    4.4 本章小结第45-47页
第五章 算法验证与改进第47-59页
    5.1 针对计算机生成网络的验证第47-51页
        5.1.1 树形图第47-49页
        5.1.2 VF 空间网络图第49-51页
    5.2 针对自然网络的验证第51-56页
        5.2.1 游戏人物关系网络第51-53页
        5.2.2 Zachary 空手道社团第53-54页
        5.2.3 海豚社会网络第54-56页
    5.3 问题与改进第56-58页
        5.3.1 映射方式改进第56-57页
        5.3.2 合力向量算法改进第57页
        5.3.3 算法终止条件的改进第57页
        5.3.4 可调整划分级别第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 社团划分算法评价标准研究第59-66页
    6.1 算法评价参数第59-63页
        6.1.1 时间复杂度和空间复杂度第59-61页
        6.1.2 模块度第61-62页
        6.1.3 划分密度第62-63页
    6.2 基准图比较方法第63-65页
    6.3 本章小结第65-66页
第七章 总结与展望第66-68页
    7.1 总结第66-67页
    7.2 展望第67-68页
参考文献第68-72页
附录1 程序清单第72-73页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第73-74页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第74-75页
致谢第75页

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